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本文实例讲述了Python实现朴素贝叶斯分类器的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 贝叶斯定理 贝叶斯定理是通过对观测值概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的定理，在概率论中具有重要地位。 先
本文用的是sciki-learn库的iris数据集进行测试。用的模型也是最简单的，就是用贝叶斯定理P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B)，计算每个类别在样本中概率（代码中是pLabel变量
一、贝叶斯分类介绍 贝叶斯分类器是一个统计分类器。它们能够预测类别所属的概率，如：一个数据对象属于某个类别的概率。贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理而构造出来的。对分类方法进行比较的有关研究结果表明：简单贝
